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Através da Figura 4 observa-se que a distribuição de Mesocarabus lusitanicus calculada com todas as variáveis ambientais (mapa A) não é tão uniforme como a calculada com apenas as variáveis bioclimáticas (mapa C). Contudo, esta última não atinge valores de probabilidade de presença tão elevados como a primeira. No mapa A os valores máximos de probabilidade de presença vão até aos 0.92, enquanto no mapa C vão apenas até aos 0.85 e em pequeno número. O facto de a distribuição do mapa C ser mais uniforme deve-se à menor quantidade de informação em termos de variáveis ambientais que são utilizadas para gerar o modelo. Ao haver menos informação, existe menos heterogeneidade na modelação da probabilidade da ocorrência da espécie. Contudo, neste caso, quando se sobrepõem os pontos de ocorrência conhecida (os pontos correspondentes aos indivíduos capturados no campo) estes correspondem, na maioria, a valores de probabilidade de presença dados pelo modelo entre os 0.38 e os 0.77, existindo uma grande área com valores de probabilidade entre os 0.62 e o 0.85 nos quais não existe sobreposição com os pontos de ocorrência conhecida (mapa D). Já ao sobreporem-se os pontos de ocorrência conhecida com o mapa de distribuição potencial calculada com todas as variáveis ambientais (mapa B) existe uma maior concordância entre estes e os valores de probabilidade de presença superiores. Deste modo, os valores que atingem os 0.92 correspondem às zonas de maior concentração

35 de pontos de ocorrência conhecida. Assim, e tendo em conta que os valores de AUC para ambos os modelos são muito próximos (existindo apenas uma diferença de 0.006), considera-se que para M. lusitanicus o modelo de distribuição potencial para o tempo presente construído com todas as variáveis ambientais é aquele que aparentemente explica melhor os dados empíricos.

Pela análise da Tabela 3 sobre a percentagem de contribuição das variáveis ambientais para a construção do modelo verifica-se que os primeiros 50% são de apenas variáveis bioclimáticas e que, globalmente, este tipo de variáveis contribui em 77.9% para a construção do modelo. Este valor, que é elevado, indica que a presença da espécie é fortemente influenciada por estas. Por exemplo, o facto de a variável bio 17 (precipitação do mês mais seco) ter uma contribuição grande, mostra que esta é importante para a espécie, pois a mesma está relacionada com a humidade que existe no solo, pese embora a espécie seja um epígeo termófilo (Serrano et al., 2008). Assim, apesar de o modelo construído com todas as variáveis ser considerado como o mais próximo da realidade, o construído com apenas as variáveis bioclimáticas não se afasta muito dessa realidade e é portanto útil para se poderem fazer previsões sobre a distribuição potencial da espécie sob diferentes cenários ambientais futuros.

Com as alterações climáticas previstas nos diferentes cenários futuros, os valores de probabilidade máxima de ocorrência dada pelo MaxEnt caem dos 0.85 (probabilidade máxima para o tempo presente) para os 0.35 (Figura 5). Esta descida, que é significativa, informa que a espécie poderá ser fortemente afectada pelas alterações climáticas que se esperam para o futuro. É de notar que este valor máximo de 0.35 é apenas obtido para o cenário B1, o mais favorável, e para o período mais próximo.

Ao comparar os diferentes cenários, para o período mais próximo, com o modelo de distribuição potencial obtido para o tempo presente, observa-se que com as alterações climáticas a espécie terá tendência a ocupar latitudes mais elevadas (Figura 5), destacando-se consistentemente duas manchas de probabilidade de presença. Estas

36 manchas correspondem à zona norte do Sítio Cabrela e à área a norte do Sítio (mancha norte) e à zona de Grândola (mancha centro). O Sítio de Cabrela, no tempo presente, apresenta a área de maior probabilidade de ocorrência para a espécie, mas com as alterações climáticas a espécie terá tendência a deslocar-se para latitudes mais elevadas, e isso é particularmente visível no cenário A2. Já a zona de Grândola revela- se apenas nos mapas correspondentes aos três cenários futuros, o que significa que, com as mudanças climáticas, esta poderá servir de refúgio à espécie. Para o período de 2070 a 2099, os cenários são bastante negativos, não existindo valores de probabilidade de presença superiores a 0.16, o que indica que a espécie irá enfrentar um grande risco de extinção local mesmo no cenário de alteração climática menos dramático (B1).

O facto destas duas áreas serem representadas em todos os cenários como áreas de maior probabilidade de presença da espécie sugere que devem ser tomadas medidas de gestão e conservação de modo a tentar garantir a preservação das características do Sítio de Cabrela, e que deve ser equacionada a proposta de elevar a área natural de Grândola ao estatuto de Sítio Natura2000 de modo a existir base legal para uma gestão sustentável da área.

Na comparação dos diferentes cenários pode-se notar que o B1 é o que mostra uma distribuição potencial mais resiliente, exibindo valores de probabilidade de ocorrência mais elevados. Tal facto não é de estranhar pois é o cenário no qual as energias renováveis são mais utilizadas e onde existe uma maior consciencialização para com o meio ambiente. Já o A2 é o que apresenta uma pior previsão, isto porque, apesar de não ser um cenário onde o crescimento económico e tecnológico é tão rápido como o do A1b, não manifesta como este um bom equilíbrio entre os recursos energéticos renováveis e os de origem em combustíveis fósseis, o que tem um impacto ambiental significativamente mais negativo.

Assim, a conservação local a longo prazo da espécie não só depende da adopção de medidas de protecção para o Sítio de Cabrela e para a área de Grândola,

37 como também de alterações rápidas e profundas visando a diminuição do desperdício energético e da utilização de combustíveis fósseis.

5.1.2.2 Macrothorax rugosus

Através da Figura 8 é possível notar-se que a distribuição para o tempo presente de M. rugosus calculada com todas as variáveis ambientais (mapa A) é mais fragmentada, enquanto a calculada apenas com as bioclimáticas é mais contínua (mapa C). Isto pode dever-se ao facto de no primeiro caso, existindo mais informação, os requisitos de adequação de habitat para a espécie, serem superiores em termos quantitativos aos obtidos pela distribuição calculada com base apenas nas variáveis bioclimáticas.

Apesar de se verificar uma distribuição potencial mais fragmentada no mapa A da Figura 8, este mostra probabilidades de presença superiores (até 0.92) aos do mapa C (até 0.85). Ao sobrepor os pontos de ocorrência colhidos no campo (mapa B e D, Figura 8), as maiores concentrações de pontos correspondem sempre aos valores de probabilidade superiores no primeiro mapa, mas no segundo mapa já o mesmo não se verifica. Se observarmos os mapas C e D, é possível notar que no primeiro existe uma área no centro com probabilidade de presença entre os 0.77 e os 0.85, que corresponde a uma maior concentração de pontos de ocorrência, e uma área a norte com probabilidades entre os 0.69 e os 0.77 que corresponde também a uma maior concentração de pontos de ocorrência. No entanto, existe uma terceira concentração de pontos de ocorrência a sul que não é sugerida pelo modelo. Observando os mapas A e B, as três áreas de maior concentração de pontos de ocorrência são detectadas com probabilidades de presença superiores a 0.77. Contudo, nos mapas B e D existem locais com probabilidade de presença inferiores a 0.31 (D) e até de 0.00 (B) onde foram capturados animais. Isto pode dever-se ao facto de a distribuição de uma espécie ser influenciada por um número desconhecido de variáveis ambientais independentes que interagem espacialmente de um modo desconhecido (Lobo et al., 2007). Ou seja, algumas variáveis que são importantes para a espécie e que influenciam a sua

38 distribuição podem não ter sido incluídas na lista de variáveis utilizada para a construção dos modelos.

Pela análise da Tabela 4 sobre a percentagem da contribuição das variáveis ambientais para a construção do modelo, os primeiros 50% são das bioclimáticas bio6 e bio7 e das ambientais CORINE e NDVI de Março, sendo provável que estas duas últimas sejam as responsáveis pela restrição da área de habitat observada no mapa A e que não existe no mapa C.

Tendo em conta as observações acima referidas, e apesar de o valor de AUC para o modelo construído com todas as variáveis ambientais ser ligeiramente inferior ao do modelo construído com apenas as bioclimáticas, considera-se que o primeiro é o modelo de distribuição potencial para M. rugosus que se aproxima mais da realidade. Contudo, no conjunto, as variáveis bioclimáticas contribuem em 51.2% para a construção do modelo com todas as variáveis ambientais. Isto significa que são importantes para a espécie e que é aceitável construir modelos com base em condições ambientais previstas para o futuro utilizando apenas as variáveis bioclimáticas.

Perante alterações climáticas, a distribuição potencial da espécie (Figura 9) sofre uma grande redução nos valores máximos de probabilidade de presença. Estes passam de 0.85 para 0.23, o que indica que, tal como em M. lusitanicus, a espécie é afectada negativamente com as alterações climáticas previstas pelos três cenários.

A comparação do mapa referente ao tempo presente com os dos três cenário futuros (Figura 9) permite-nos verificar que, no período 1 é visível que a área norte do Sítio Cabrela, a área norte do Sítio Costa Sudoeste e a área de Grândola são aquelas que reúnem características para a maior probabilidade de presença da espécie quer no tempo actual quer com as alterações climáticas futuras. É um facto interessante que, tanto aqui como para M.lusitanicus, a área de Grândola se revele ser uma zona que reúne condições ambientais que permitem a sobrevivência das espécies perante as alterações climáticas associadas aos diferentes cenários, principalmente, nas projecções a curto prazo. Isto vem reforçar a ideia de que Grândola é uma área

39 importante para a conservação de carabídeos (Silva et al., 2011), e provavelmente para invertebrados terrestres em geral.

Na comparação dos três cenários, o A2 mostra-se aquele através do qual o impacto negativo das alterações climáticas é maior, tanto num período próximo como a longo prazo. Contudo, ao contrário do que se esperava, o mapa correspondente ao cenário A1b, que é considerado pior que o B1, exibiu no geral uma distribuição potencial mais resiliente que o deste último. O cenário A1b, ao prever uma utilização equilibrada entre os combustíveis fósseis e as energias renováveis de modo a não existir uma utilização dominante de nenhum tipo de recurso, acaba por não ser suficientemente desfavorável para, no futuro mais imediato, ter um impacto visivelmente mais negativo do que o B1. Só no período de 2070 a 2099 é que ele se revela mais negativo, o que mostra a importância das projeções a longo prazo pois as consequências dos cenários menos drásticos podem não se revelar no período mais próximo. Neste período, os modelos resultantes dos cenário A1b e B1 apresentam diferenças estocásticas e não são fáceis de hierarquizar, em consequência de não serem radicalmente diferentes. De facto, no cenário A1b a espécie mostra-se mais resistente no Sítio Costa Sudoeste e na área de Grândola mas, por outro lado, quando comparamos os dados com o B1 torna-se mais rara no Sítio Cabrela. Isto significa que, no cenário B1, a espécie, embora diminuindo fortemente a sua probabilidade de presença em relação ao presente, consegue resistir em toda a área de estudo, enquanto que no A1b a probabilidade de presença da espécie no Sítio Cabrela é ainda menor do que para o A2, para o mesmo período de tempo. Este facto sugere que uma provável maior heterogeneidade ambiental ao longo da área de estudo conduz mais facilmente a extinções locais no cenário A1b, enquanto a degradação ambiental no cenário B1 é mais homogénea diminuindo assim a probabilidade de extinções locais.

Assim, para a conservação de M.rugosus é crítica a conservação do Sítio Costa Sudoeste e, sobretudo, da área de Grândola por serem as regiões onde a espécie mostra mais probabilidade de sobreviver na zona deste estudo face às potenciais alterações climáticas que se poderão verificar no futuro. Mais uma vez, o cenário B1

40 onde se aposta num crescimento mais sustentável e nas energias renováveis é aquele onde a sobrevivência das espécies poderá ser mais provável.